JP2671985B2 - 情報認識方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は情報認識方法に関し、例えば入力情報と辞書
に格納されているデータとを比較して入力情報を認識す
る情報認識方法に関するものである。 ［従来の技術］ 従来の手書文字等の手書き入力認識装置としては、タ
ブレツト上の所定領域を入力ペンによりなぞり、このペ
ンのアツプ・ダウン情報及び入力軌跡を座標データとし
て入力し、この入力情報と予めパターン辞書部等に登録
された登録情報とを比較して入力情報の認識を行なうも
のが一般的である。 しかし、予め辞書部等に登録されていないパターンを
入力しても認識することはできない。このため、使用者
が新たに手書き入力したパターンを辞書部に登録できる
ようにし、認識対象を拡張することが提案されている。
この場合には入力パターンの特徴を抽出し、この特徴を
辞書部に登録していた。 ［発明が解決しようとする問題点］ しかし、従来では拡張登録パターンを含む辞書部の登
録パターンは抽出された特徴のみが登録されているた
め、拡張登録パターンを入力しても、予め登録されてい
る登録パターン中に新たな拡張登録パターンと類似した
文字があつた時には、誤つてこの登録パターンと認識さ
れてしまうことがまま発生してしまつていた。 この欠点を解決するため、拡張登録パターンは他の登
録パターンに優先して認識するよう制御するものもある
が、その場合にも他の登録パターンの入力を拡張登録パ
ターン入力と誤認識してしまうことが避けられなかつ
た。 ［問題点を解決するための手段］ 本発明は上述の問題点を解決することを目的として成
されたもので、この目的を達成する一手段として本実施
例は以下の構成を備える。 即ち、パターン情報を入力し、前記入力したパターン
情報の特徴データを抽出し、前記抽出した特徴データと
辞書に記憶されている標準データとを比較して前記入力
したパターン情報を認識する情報認識装置であつて、入
力するパターン情報の登録指示を判断し、該判断に応じ
て前記登録指示がなされた入力パターンの特徴データを
抽出し、前記抽出された特徴データと辞書に記憶されて
いる標準データとを比較して相違度の最も小さい標準デ
ータを特定し、前記特定された標準データとの相違度に
関する情報と共に当該入力されたパターン情報を前記辞
書に登録する手段を有することを特徴とする。 ［作用］ 以上の構成において、新たに標準認識パターンを登録
でき、しかもこの認識パターンの既登録標準パターンの
相違度を考慮した情報を持たせることにより、既登録標
準パターンとの誤認識を防ぐことが可能となる。 ［実施例］ 以下、図面を参照して本発明に係る一実施例を詳細に
説明する。 （第１実施例） 第１図は本発明に係る一実施例のブロツク構成図であ
り、図中１は入力座標位置を出力するタブレツト、２は
タブレツト１への入力ペン、３はタブレツト１よりの入
力ペン２のアップ／ダウン情報、入力ペン２の移動方向
の時系列等より入力ストロークを判別し、切り出し処理
を行う文字切り出し部、４は文字切り出し部３よりの情
報に従い入力ストロークの特徴を抽出する特徴抽出部で
ある。特徴抽出部４は１文字分の入力情報を蓄え、文字
切出し部３よりの入力画数、大きさ、及び位置の正規化
後の各入力ストロークの始点終点情報等より入力情報の
形状、特徴を抽出する。５は特徴抽出部４よりの特徴入
力とストローク辞書部６に記憶のストローク情報との比
較を行い、入力ストロークを特定して対応するコード情
報として出力するストローク解析部である。７はストロ
ーク解析部７よりのストローク情報と、文字辞書部８に
記憶された文字情報及びストローク相違度テーブル９と
を比較し、最も相違度の小さな文字を認識候補として特
定し、認識結果として出力する文字識別部である。ま
た、８は文字パターン等の記憶された文字辞書部、９は
ストローク毎にその重要度を対応付けて記憶するストロ
ーク相違度テーブルである。10はユーザよりの拡張文字
パターン等の新規パターンの文字辞書部８への登録制御
を行なう文字パターン登録部である。 文字辞書部５の詳細を第２図に示す。 文字辞書部５は、標準文字パターン情報が予め登録さ
れている標準文字部11、及び、ユーザが独自に登録した
任意パターン情報の登録されているユーザ登録文字部12
より構成されている。 第３図はストローク辞書部６に格納されているストロ
ーク及び対応する番号の例を示しており、切り出した入
力ストロークの形状毎に固有の番号を付与している。ス
トローク解析部５は切り出された入力情報の特徴とこの
ストローク辞書部６のパターンとの一致を取り、対応す
る番号情報に変換して、始点座標、終点座標と共に出力
する。 本実施例の文字辞書部８は、各全体認識パターン（文
字パターン）をストローク辞書部６よりの番号情報の集
合形で蓄積しており、具体的蓄積例を第４図に示す。 第４図は「駐（コード番号;4373）」の記憶例であ
り、図中41は全体認識パターンの文字コード、42は各筆
順毎（画数毎）のストローク番号、43は各ストロークの
（X,Y）始点座標、44は各ストロークの（X,Y）終点座
標、45は当該ストロークに重み付けを持たせたストロー
クの重要度情報である。この始点座標43及び終点座標44
は、手書き記入領域における入力座標位置座標である。
重要度情報45はこの全体認識パターンの識別に特に重要
なストロークには大きな重要度を与えており、第４図に
おいては第６ストロークと第13ストロークに共に20の重
要度が与えられている。 ストローク相違度テーブル９の詳細を第５図に示す。
ストローク相違度テーブル９は、あるストロークと他の
ストローク間の相違度を対応付けて記憶しており、例え
ば第３図のコード;1（左から右へのストローク）とコー
ド;2のストローク間の相違度は“1"、コード;16のスト
ローク間の相違度は“4"である。 この様に全てのストロークと他のストロークとの間の
相違度が対応付けて記憶られており、重要なストローク
間の相違とさほど重要でないストローク間の相違度を適
切に区別することができる。 以上の構成を備える本実施例の手書入力に対する認識
処理を第６図のフローチヤートを参照して以下に説明す
る。 文字切り出し部３はステツプS1に示す如くタブレツト
１への入力を持つ。入力ペン２のダウン（タブレツト１
と接触した状態）を検出してストロークの入力開始と、
入力ペン２のアツプを検出してストロークの入力終了と
判定する。そして入力があつた場合にはステツプS2に進
み、入力座標を読み込む。そして続くステツプS3で各入
力ストロークの位置や、入力ペン２のアツプ状態の時間
計時等により１文字分の筆記入力が終了したか否かを調
べる。そして１文字分の入力が終了していなければステ
ツプS1に戻り、次の入力に備える。１文字分の入力が終
了した場合にはステツプS4に進み、その入力情報を特徴
抽出部４に出力する。これを受けた特徴抽出部４はステ
ツプS4の処理で送られてきた入力情報より画数、各スト
ロークの端点の座標、形状の特徴等の入力特徴を抽出し
てストローク解析部５に送る。ストローク解析部５では
ステツプS6でストローク辞書部６を参照してストローク
解析処理を実行し、入力ストロークを第３図に示すいず
れかのストロークに特定する。そして、ステツプS7で特
定したストローク番号を当該ストロークの始点、終点情
報（必要な場合には中間点座標情報）と共に文字認識部
７に出力する。文字認識部７ではステツプS8で入力され
たストローク番号及び当該ストロークの始点、終点情報
（必要な場合には中間点座標情報）を基に文字辞書部８
及びストローク相違度テーブル９を参照して手書き入力
の認識処理を実行し、認識候補を特定する。そしてステ
ツプS9で認識結果を出力して入力に対する一連の認識処
理を終了する。 第６図の文字識別部７による文字認識処理の詳細を第
７図を参照して説明する。 即ち、まずステツプS20で文字辞書部８の中のある文
字パターンの１つを選択し、ステツプS21で選択した文
字パターンの格納ストロークと入力ストローク番号及び
座標情報とを順次比較し、互いのストロークの始点間の
距離と終点間の距離のそれぞれの和を求め、その和をス
トローク間距離とする。そして続くステツプS22で選択
した文字辞書部８の文字パターンの全てのストロークに
ついて行う。そして、ステツプS23で文字辞書部８の各
ストロークのうち最も距離の小さな入力ストロークを当
該辞書部８の選択された文字パターンにおける対応スト
ロークとする。このようにして文字識別部７による選択
文字パターンにおける全てのストロークについての対応
ストロークの候補の特定が行われる。 続いてステツプS24で選択文字パターンにおける各対
応ストロークと文字辞書部８の各選択文字パターン（第
４図に符号42で示す番号情報で特定されるストローク形
状）との間の、始点間の距離と終点間の距離のそれぞれ
の和を求める。そして、続くステツプS25において、対
応ストローク番号と選択文字パターンのストローク番号
（第４図符号42で示される番号）とその相違度をストロ
ーク相違度テーブル９より求める。次のステツプS26で
この相違度に重要度情報（第４図に符号45で示す重要
度）を乗算し、結果を新たなストローク間相違度とす
る。そしてステツプS27の全てのストロークについての
ステツプS26で求めたストローク間相違度を積算し、こ
れにステツプS24で求めたストローク間距離の積算結果
を加え、新たな文字間相違度とする。これにより１文字
分の文字間相違度が求まつたことになり、続くステツプ
S28でこの文字辞書部８の選択文字パターンがユーザ登
録文字部12に登録のパターンか否かを調べ、ユーザ登録
文字部12に登録のパターンである場合にはこのパターン
に優先度を持たせるためステツプS29に進み、文字間相
違度より一定値を減算する。そしてステツプS30に進
む。 ユーザ登録文字部12に登録のパターンでない場合には
そのままステツプS30に進む。 ステツプS30では文字辞書部８に他の比較すべき文字
パターンがあるか否かを調べる。ここで新たな文字パタ
ーンがある時にはステツプS20に戻り、次の文字パター
ンに対する認識処理を実行する。一方、次の文字パター
ンがない場合にはステツプS31に進み、文字識別部７は
今迄に求めた文字間相違度の最も小さな文字を認識候補
とする。 なお、認識途中で相違度が一定値以上となつた場合に
は、その時点で当該文字に対する認識処理を中断し、次
の新たな文字パターンの認識処理を行えば良い。そし
て、文字識別部７で相違度の無い、即ち認識候補の正答
確率の高いパターンが特定できた時にはその時点で認識
処理を終了し、当該候補を認識結果として出力するよう
制御してもよい。 次に、文字パターン登録部10よりのユーザが入力する
任意のパターンを文字辞書部８に登録する場合の処理を
説明する。 この場合には、入力タブレツト１の特定領域、例えば
不図示の文字登録エリアに登録すべきパターンを手書き
入力して登録するように制御しても、又は、登録すべき
手書きパターンを入力してから所定の登録指示入力をす
るよう制御しても良い。 登録パターンが入力されると、特徴抽出部４は入力情
報をストローク解析部５に送ると共に、文字パターン登
録部10にも出力する。そして、文字パターン登録部10は
ストローク解析部５より送られてくるストローク情報を
文字辞書部８の標準文字部11の登録パターンと比較す
る。そして入力パターンに類似する標準文字パターンを
抽出し、両パターンの各対応ストローク間の相違度を求
め、求めたストローク間相違度に応じてストロークの重
要度を設定し、入力情報の特徴と各ストロークの重要度
を文字辞書部８のユーザ登録文字部12に登録する。 以下、第９図のフローチャートを参照して第８図に示
す人名漢字の１つである『駒』を入力してユーザ登録す
る場合を例に説明する。 ここでは登録すべき手書きパターンを入力してから所
定の登録指示入力を行なう場合を例に説明する。 この場合にもまずステツプS40で、第６図に示す処理
である認識候補特定処理を行ない、最も類似度の高い
（文字間相違度の少ない）認識候補を特定する。即ち、
文字切り出し部３は１文字分の入力情報を特徴抽出部４
に出力し、これを受けた特徴抽出部４は入力情報より画
数、各ストロークの端点の座標、形状の特徴等の入力特
徴を抽出してストローク解析部５に送る。ストローク解
析部５ではストローク辞書部６を参照してストローク解
析処理を実行し、特定したストローク番号を当該ストロ
ークの始点、終点情報（必要な場合には中間点座標情
報）と共に文字認識部７に出力する。文字認識部７では
入力されたストローク番号及び当該ストロークの始点、
終点情報（必要な場合には中間点座標情報）を基に文字
辞書部８及びストローク相違度テーブル９を参照して手
書き入力の認識処理を実行し、認識候補を特定する。 第８図の入力例では『駐』が最も類似度が高く（相違
度が低く）、この文字が認識候補として選択される。こ
こで、この入力パターンがユーザ登録文字部12への登録
入力であるため、文字パターン登録部10が起動され、ス
テツプS41で文字認識部７より選択された認識候補の登
録文字である『駐』の入力パターンとの各ストロークの
相違度を読出す。この場合の対応ストロークは第10図に
示すように特定され、図中○で示したのが入力パターン
と認識候補パターンとの対応ストロークである。 続くステツプS42で各ストローク相違度の和が一定
値、例えば“100"になるよう正規化し、ステツプS43で
この正規化された相違度情報を各対応ストロークの重要
度情報45として、当該ストローク情報と共にユーザ文字
登録部12に登録する。なお、この場合に、同時に当該登
録すべき入力パターンの登録番号（検索番号）41を併せ
て指定し、登録する。 この登録例を第11図に示す。図示の如く、入力パター
ンは標準文字部11の第４図に示す登録パターンと同様
に、対応ストローク番号42に対応付けて入力座標情報4
3,44、及び、上述の処理で当該ストロークに重み付けを
持たせたストロークの重要度情報45を登録する。 その後の入力パターン認識処理で、第８図に示す
「駒」の文字が第11図図示の筆順で入力された場合に
は、例えば第４図に示す「駐」の文字パターン、及び第
11図に示す「駒」の文字パターンが認識候補として選択
されるが、「駐」の場合は第６ストローク及び第13スト
ロークの重要度が“20"であり、「駒」の場合には第14
ストロークの重要度が“21"であり、その違いが文字間
相違度に大きく影響する。このため、本実施例によれ
ば、正確な文字認識が可能となる。 なお以上の説明ではストロークの端点情報である始
点、終点情報を基に認識処理を行なつたが、本発明はこ
れに限るものではなく、中点座標のみを用いて認識処理
を行なつても良い。 又、始点、終点情報及び中点情報の３点を基として
も、ストロークをｎ等分する（ｎ＋１）点の座標情報を
基に認識処理をしてもよい。 この始点、終点情報及び中点情報の３点を基とした場
合の処理においては、始点、終点間の２点間の距離の和
に加え、中点間の距離の和を加える構成とすればよい。
そしてこの３点間の距離の和をストローク間距離とす
る。 （第２実施例） 以上の説明においては、登録文字パターンの各ストロ
ークに対し、対応ストロークを求め、該対応ストローク
との相違度によつて重要度情報の特定をする例について
述べたが、本発明はこの例に限られるものではなく、ス
トローク相違度以外に、各ストロークの長さによる重み
付けを行なつてもよい。 この場合のストロークの長さにより重み付けされた重
要度情報の特定をするには、第９図のステップS43の処
理に替え、第12図のステツプS51〜S54の処理を実行すれ
ばよい。この場合には、第９図のステツプS42で、例え
ば第11図の45に示す如くにストローク相違度の和が一定
値“100"になるよう正規化される。そして第12図のステ
ツプS51の処理に進み、入力ストロークの始点座標と終
点座標（必要時には中点座標）を基に各ストロークの長
さを求める。続いてステップS52で求めた各ストローク
長さの総和が一定値と成るよう正規化する。そしてステ
ツプS53で各ストロークに対する正規化された長さとス
トローク相違度との和を求め、全体での相違度と長さの
和が一定値、例えば“100"となるよう正規化する。次の
ステツプS54で求めた各ストロークの相違度と長さの和
を新たなストロークの重要度情報として登録する。この
場合のユーザ登録文字部12への登録例を第13図に示す。
図において、符号51が重要度である。 （第３実施例） 又、以上の説明では、ユーザ登録パターンの入力に対
する文字認識部７による認識候補の特定が１文字の場合
を例に説明したが、この認識候補の標準文字部パターン
は１つに限られるものではなく、複数個あつた場合であ
つてもよい。この場合の重用度算出処理を第14図に示
す。 この場合には、ステツプS61で文字認識部７より複数
の、即ち登録すべき入力パターンに対して文字相違度が
一定値以下の標準文字部11登録パターンを選択して出力
するよう指示し、文字間相違度が一定値以下の文字を選
択出力させる。そして続くステツプS62で選択させた複
数の認識候補から登録すべき入力パターンに対するそれ
ぞれの各ストローク重要度を求める。次のステツプS63
で求めた各ストロークに対する複数の認識候補よりの各
ストローク重要度の平均値を求め、それを登録すべきパ
ターンのストローク重要度情報とする。 以上説明した如く、文字辞書部８に新たなユーザ固有
の認識パターンを登録できる。しかもこの登録パターン
と既に登録されている他のパターンとの区別が確実にで
きるように、各ストローク毎に重み付けをしたストロー
クの重要度情報を併せて登録する。そして、入力パター
ンの認識処理において、この重用度情報を考慮して認識
処理するので、非常に誤認識の少ない、総合的に高い認
識率が実現される。 なお、手書入力により認識処理されるのは文字に限ら
れるものではなく、図形入力も可能であることはもちろ
んである。 更に、以上の入力パターンは手書き入力である場合を
例として説明したが、これをOCR読取入力や、他の光学
的に読み取つたパターン入力の認識処理に応用できるこ
とは勿論である。 又、ユーザ登録文字部12へ登録すべき入力パターンに
対する標準文字部11よりの認識候補がない場合には、入
力パターンの各ストローク相違度に重み付けを行なわ
ず、各ストロークの重要度を等しくしてもよい。 ［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、新たに標準認識
パターンを登録でき、しかもこの認識パターンの既登録
標準パターンの相違度を考慮した情報を持たせることに
より、既登録標準パターンとの誤認識を防ぐことができ
る。

【図面の簡単な説明】 第１図は本発明に係る一実施例のブロツク構成図、 第２図は第１図に示す文字辞書部の詳細ブロツク図、 第３図は第１図に示すストローク辞書部の詳細図、 第４図は第１図に示す文字辞書部の文字パターンの登録
例を示す図、 第５図は第１図に示すストローク相違度テーブルの詳細
を示す図、 第６図は本実施例における入力パターンの認識処理の詳
細を示すフローチヤート、 第７図は第６図に示す文字認識処理の詳細フローチヤー
ト、 第８図は本実施例におけるユーザ登録文字部へのパター
ンの入力例を示す図、 第９図は本実施例のユーザ登録文字部へのパターンの登
録制御フローチヤート、 第10図は第８図に示す入力パターンの認識候補との対応
ストローク特定例を示す図、 第11図は第８図に示す入力パターンのユーザ登録文字部
へのパターンの登録例を示す図、 第12図は本発明に係る第２実施例のユーザ登録文字部へ
のパターンの登録処理の一部を示すフローチヤート、 第13図は第２実施例における第８図に示す入力パターン
のユーザ登録文字部へのパターンの登録例を示す図、 第14図は本発明に係る第３実施例のユーザ登録文字部へ
のパターンの登録処理の一部を示すフローチヤートであ
る。 図中、１……入力タブレツト、２……入力ペン、３……
文字切り出し部、４……特徴抽出部、５……ストローク
解析部、６……ストローク辞書部、７……文字識別部、
８……文字辞書部、９……ストローク相違度テーブル、
10……文字パターン登録部、11……標準文字部、12……
ユーザ登録文字部である。

Claims (1)

1. (57)【特許請求の範囲】 １．パターン情報を入力し、 前記入力したパターン情報の特徴データを抽出し、 前記抽出した特徴データと辞書に記憶されている標準デ
   ータとを比較して前記入力したパターン情報を認識する
   情報認識方法であつて、 入力するパターン情報の登録指示を判断し、 該判断に応じて前記登録指示がなされた入力パターンの
   特徴データを抽出し、 前記抽出された特徴データと辞書に記憶されている標準
   データとを比較して相違度の最も小さい標準データを特
   定し、 前記特定された標準データとの相違度に関する情報と共
   に当該入力されたパターン情報を前記辞書に登録するこ
   とを特徴とする情報認識方法。 ２．パターン情報と共に前記辞書に登録する情報は、前
   記特定された標準データとの相違度を基に作成した重要
   度情報とすることを特徴とする特許請求の範囲第１項記
   載の情報認識方法。 ３．パターン情報と共に前記辞書に登録する情報は、前
   記入力パターンを構成するストロークを単位とした情報
   とすることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の情
   報認識方法。